Typology and intensity of cultural participation related to socio-economic development : a Lombardy region case study

The entertainment industry and its impact on socio-economic development is a topic that has been studied extensively. It has been proven that there is an existing relationship between cultural investment and socio-economic indexes, like the social deprivation index in the UK. There are additional studies that prove an existing relationship between cultural and creative activities and the development of local communities in North America. Nonetheless, there is no clear understanding as to which events and intensity have the strongest impact on the socio-economic development of the region. From the previous gap arises an important question: Is there a specific type of event that influences the socio-economic development of a region more significantly than others? It is important to understand this relationship since it can have a positive effect on the inhabitants of a region and can help to optimise investments and efforts of public administrators and private investors. To answer this question, this thesis uses a case study of the region of Lombardy by building a robust dataset with both socio-economic data and cultural activity. It establishes a cultural indicator based on previous studies and a socio-economic one based on the literature review and a Principal Component Analysis. These indexes together with control variables were used in 4 machine learning models to identify the relationship between specific cultural events and the socio-economic position of the municipalities of Lombardy. After analysing the results of the models and choosing the best one, it was discovered that specific types of events such as Dance, Theatre and Pop Music concerts contribute to the development of the region while some other events like Concertinos have a negative coefficient when related to the socio-economic index of this study. Finally, the thesis demonstrates the errors in the models and affirms that even if a correlation was found it is difficult to affirm a causal relationship among the variables.

L'industria dell'intrattenimento e il suo impatto sullo sviluppo socio-economico è un argomento che è stato ampiamente studiato. È stato dimostrato che esiste una relazione tra gli investimenti culturali e gli indici socioeconomici, come l'indice di deprivazione sociale nel Regno Unito. Esistono altri studi che dimostrano l'esistenza di una relazione tra le attività culturali e creative e lo sviluppo delle comunità locali in Nord America. Nonostante, non esiste una chiara comprensione di quali eventi e intensità abbiano il maggiore impatto sullo sviluppo socioeconomico della regione. Da questa lacuna nasce una domanda importante: Esiste un tipo specifico di evento che influenza lo sviluppo socioeconomico di una regione in modo più significativo di altri? È importante capire questa relazione perché può avere un effetto positivo sugli abitanti di una regione e può aiutare a ottimizzare gli investimenti e gli sforzi degli amministratori pubblici e degli investitori privati. Per rispondere a questa domanda, questa tesi utilizza un caso di studio della regione di Lombardia, costruendo un robusto set di dati socioeconomici e di attività culturali. Si stabilisce un indicatore culturale basato su studi precedenti e uno socioeconomico basato sulla revisione della letteratura e sull'analisi delle componenti principali. Questi indici, insieme a variabili di controllo, sono stati utilizzati in quattro modelli di machine learning per identificare la relazione tra specifici eventi culturali e la posizione socioeconomica dei comuni di Lombardia. Dopo aver analizzato i risultati dei modelli e aver scelto il migliore, si è scoperto che specifici tipi di eventi, come i concerti di danza, teatro e musica pop, contribuiscono allo sviluppo della regione, mentre altri eventi, come i concertini, hanno un coefficiente negativo se correlati all'indice socioeconomico di questo studio. Infine, la tesi dimostra gli errori nei modelli e afferma che anche se è stata trovata una correlazione, è difficile affermare una relazione causale tra le variabili.